KR20190086217A - 오류 계량데이터 추정 장치 및 방법이 기록된 컴퓨터 판독가능 기록 매체 - Google Patents

오류 계량데이터 추정 장치 및 방법이 기록된 컴퓨터 판독가능 기록 매체 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 실시 예에 따른 오류 계량데이터 추정 장치는, 제1 전력량계의 제1 계량데이터 군과 제2 전력량계의 제2 계량데이터 군 중 적어도 하나를 입력 받고 제1 및 제2 전력량계의 상위계층인 제3 전력량계의 제3 계량데이터 군을 입력 받는 입력부와, 오류 계량데이터 추정 규칙 정보를 저장하는 저장부와, 제1, 제2 및 제3 계량데이터 군 중 적어도 하나에 대해 오류 계량데이터를 검출하고, 오류 계량데이터가 포함된 목표 계량데이터 군의 정상 계량데이터와 목표 계량데이터 군과 다른 계량데이터 군에서 오류 계량데이터의 대응시점 계량데이터를 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용하여 추정 계량데이터를 생성하는 처리부를 포함할 수 있다.

Description

오류 계량데이터 추정 장치 및 방법이 기록된 컴퓨터 판독가능 기록 매체{Apparatus for estimating metering error data and computer readable recording medium}
본 발명은 오류 계량데이터 추정 장치 및 방법이 기록된 컴퓨터 판독가능 기록 매체에 관한 것이다.
지능형 전력망은 수요자의 요구에 따라 양질의 전력을 공급해야 하며, 신뢰성 높고 효율적인 전력 운영과 계획을 기반 하여야 한다. 이러한 지능형 전력망을 구성하는 기술 요소 중 가장 기본은 전력 검침 시스템이다.
전력 검침 시스템으로부터 수집된 계량데이터 군은 통신 장애나 검침 기기의 고장 혹은 악의적인 공격으로 인한 오류 계량데이터(예: 비정상 패턴, 결측)를 포함할 수 있다.
이러한 오류 계량데이터로 인한 측정 정보의 신뢰성 저하는 안정적인 전력 시스템 운영에 문제를 야기할 수 있다. 따라서 오류 계량데이터 발생시, 정상 계량데이터를 통하여 오류 계량데이터에 대한 신뢰성 있는 추정이 필요하다.
공개특허공보 제10-2013-0034391호
본 발명의 일 실시 예에 따른 오류 계량데이터 추정 장치 및 방법이 기록된 컴퓨터 판독가능 기록 매체를 제공한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 오류 계량데이터 추정 장치는, 제1 전력량계의 제1 계량데이터 군과 제2 전력량계의 제2 계량데이터 군 중 적어도 하나를 입력 받고 상기 제1 및 제2 전력량계의 상위계층인 제3 전력량계의 제3 계량데이터 군을 입력 받는 입력부; 오류 계량데이터 추정 규칙 정보를 저장하는 저장부; 및 상기 제1, 제2 및 제3 계량데이터 군 중 적어도 하나에 대해 오류 계량데이터를 검출하고, 상기 오류 계량데이터가 포함된 목표 계량데이터 군의 정상 계량데이터와 목표 계량데이터 군과 다른 계량데이터 군에서 상기 오류 계량데이터의 대응시점 계량데이터를 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용하여 추정 계량데이터를 생성하는 처리부; 를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 오류 계량데이터 추정 장치는, 전력량 계량대상의 계량데이터 군을 입력 받는 입력부; 오류 계량데이터 추정 규칙 정보를 저장하는 저장부; 및 상기 계량데이터 군에 대해 오류 계량데이터를 검출하고, 상기 오류 계량데이터보다 앞 시점의 제1 정상 계량데이터와 상기 오류 계량데이터보다 뒤 시점의 제2 정상 계량데이터를 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용하여 추정 계량데이터를 생성하는 처리부; 를 포함할 수 있다.
예를 들어, 상기 저장부는 기준 시간길이를 저장하고, 상기 처리부는 상기 오류 계량데이터의 시간길이와 상기 기준 시간길이 간의 대소관계에 대응되는 가중치에 따라 상기 대응시점 계량데이터를 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용할 수 있다.
예를 들어, 상기 처리부는 상기 제1, 제2 및 제3 계량데이터 군 중 적어도 하나에 대한 통계적 분석을 통해 유형을 분석하고 상기 유형에 대응되는 가중치에 따라 상기 대응시점 계량데이터를 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용할 수 있다.
예를 들어, 상기 처리부는 상기 오류 계량데이터의 시점이 근무일에 속하고 시점의 직전일이 근무일인 제1 유형에 제1 가중치에 따라 상기 대응시점 계량데이터를 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용하고, 상기 오류 계량데이터의 시점이 휴일에 속하고 시점의 직전일이 근무일인 제2 유형에 제2 가중치에 따라 상기 대응시점 계량데이터를 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용하고, 상기 오류 계량데이터의 시점이 근무일에 속하고 상기 시점의 직전일이 휴일인 제3 유형에 제3 가중치에 따라 상기 대응시점 계량데이터를 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용하고, 상기 오류 계량데이터의 시점이 휴일에 속하고 상기 시점의 직전일이 휴일인 제4 유형에 제4 가중치에 따라 상기 대응시점 계량데이터를 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용할 수 있다.
예를 들어, 상기 입력부는 상기 제1, 제2 및 제3 계량데이터 군 중 적어도 하나의 부가 정보를 입력 받고, 상기 처리부는 상기 부가 정보를 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 더 적용하여 상기 추정 계량데이터를 생성할 수 있다.
예를 들어, 상기 제1, 제2 및 제3 전력량계는 단일 건물의 전력사용량을 계량하고, 상기 부가 정보는 상기 단일 건물 내의 인원수 정보 또는 상기 단일 건물에 주차된 차량수 정보를 포함하고, 상기 처리부는 상기 인원수 정보 또는 차량수 정보에 대응되는 가중치에 따라 상기 대응시점 계량데이터를 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용할 수 있다.
예를 들어, 상기 부가 정보는 상기 제1, 제2 및 제3 전력량계의 온도 정보 또는 날씨 정보를 포함하고, 상기 처리부는 상기 온도 정보 또는 날씨 정보에 대응되는 가중치에 따라 상기 대응시점 계량데이터를 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용할 수 있다.
예를 들어, 상기 정상 계량데이터는 상기 목표 계량데이터 군에서 상기 오류 계량데이터의 시점보다 앞 시점의 제1 정상 계량데이터와, 상기 목표 계량데이터 군에서 상기 오류 계량데이터의 시점보다 뒤 시점의 제2 정상 계량데이터를 포함할 수 있다.
예를 들어, 상기 처리부는 상기 오류 계량데이터에서 앞 시간부터 상기 제1 정상 계량데이터에 기반하여 제1 추정 계량데이터를 생성하고, 상기 오류 계량데이터에서 뒤 시간부터 상기 제2 정상 계량데이터에 기반하여 제2 추정 계량데이터를 생성하고, 상기 제1 추정 계량데이터와 상기 제2 추정 계량데이터 사이 시점의 제3 추정 계량데이터를 상기 제1 추정 계량데이터와 상기 제2 추정 계량데이터에 기반하여 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨터 판독가능 기록 매체는, 오류 계량데이터 추정 규칙 정보를 저장하는 단계; 제1 전력량계의 제1 계량데이터 군과 제2 전력량계의 제2 계량데이터 군 중 적어도 하나를 입력 받고 상기 제1 및 제2 전력량계의 상위계층인 제3 전력량계의 제3 계량데이터 군을 입력 받는 단계; 및 상기 제1, 제2 및 제3 계량데이터 군 중 적어도 하나에 대해 오류 계량데이터를 검출하고, 상기 오류 계량데이터가 포함된 목표 계량데이터 군의 정상 계량데이터와 목표 계량데이터 군과 다른 계량데이터 군에서 상기 오류 계량데이터의 대응시점 계량데이터를 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용하여 추정 계량데이터를 생성하는 단계; 를 포함하는 방법을 실행하기 위한 프로세서에 의해 실행 가능한 명령들이 기록될 수 있다.
예를 들어, 상기 정상 계량데이터는 상기 목표 계량데이터 군에서 상기 오류 계량데이터의 시점보다 앞 시점의 제1 정상 계량데이터와, 상기 목표 계량데이터 군에서 상기 오류 계량데이터의 시점보다 뒤 시점의 제2 정상 계량데이터를 포함하고, 상기 추정 계량데이터는 상기 오류 계량데이터에서 앞 시간부터 상기 제1 정상 계량데이터에 기반하여 생성되는 제1 추정 계량데이터와, 상기 오류 계량데이터에서 뒤 시간부터 상기 제2 정상 계량데이터에 기반하여 생성되는 제2 추정 계량데이터와, 상기 제1 추정 계량데이터와 상기 제2 추정 계량데이터에 기반하여 생성되고 상기 제1 추정 계량데이터와 상기 제2 추정 계량데이터 사이 시점인 제3 추정 계량데이터를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 오류 계량데이터 추정 장치 및 방법이 기록된 컴퓨터 판독가능 기록 매체는, 오류 계량데이터 추정 정확도를 향상시킬 수 있으며, 계량데이터의 메모리 특성(Memory Effect)에 따른 추정한계를 극복하여 비교적 긴시간 발생한 오류 계량데이터의 추정 정확도를 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 오류 계량데이터 추정 장치를 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 오류 계량데이터 추정 장치의 계층적 추정을 예시한 그래프이다.
도 3a 내지 도 3c는 본 발명의 일 실시 예에 따른 오류 계량데이터 추정 장치의 양방향 추정을 예시한 그래프이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 오류 계량데이터 추정 장치의 추정과정을 예시한 순서도이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
이하에서는, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 실시 예들에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 오류 계량데이터 추정 장치를 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 오류 계량데이터 추정 장치(100)는, 입력부(110), 저장부(120), 처리부(130) 및 출력부(140) 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.
입력부(110)는 제1 전력량계의 제1 계량데이터 군과 제2 전력량계의 제2 계량데이터 군 중 적어도 하나를 입력 받고 상기 제1 및 제2 전력량계의 상위계층인 제3 전력량계의 제3 계량데이터 군을 입력 받을 수 있다.
여기서, 입력은 통신접속을 통해 원격 수신하는 것을 포함하는 개념이며, 계량데이터는 소정의 배전선로를 통해 단위 전기사용자에게 공급되는 전력의 계량값일 수 있으며, 계량데이터 군은 단위 시점(예: k초, n분, m시간 등)별 계량데이터가 집합된 구조를 가질 수 있다.
계층적 구조란 그리드 내의 각 수용가의 전력 부하를 검침하는 전력량계와 각 수용가의 총부하를 검침하는 전력량계로 구성되는 경우와 같이 총 부하와 부분 부하 또는 그 세부 부하를 계층적으로 측정하는 경우를 의미한다. 제1, 제2 및 제3 전력량계가 서로 계층적 구조이므로, 제1, 제2 및 제3 계량데이터 군은 서로간의 상관관계를 가질 수 있다.
저장부(120)는 오류 계량데이터 추정 규칙 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보는 선형보간법이나 평균법 등에 기반한 수학식을 포함할 수 있다.
처리부(130)는 상기 제1, 제2 및 제3 계량데이터 군 중 적어도 하나에 대해 오류 계량데이터를 검출할 수 있다. 여기서, 오류 계량데이터는 비정상적인 값을 가지는 계량데이터와 값을 가지지 않고 누락된 계량데이터를 모두 포함하는 개념이다.
예를 들어, 상기 처리부(130)는 계량데이터 군에 포함된 계량데이터의 값을 확인하여 0값을 가지는 계량데이터를 오류 계량데이터로 검출할 수 있으며, 계량데이터 군에 포함된 계량데이터의 총 개수가 예정된 개수보다 작을 경우에 계량데이터가 누락된 시점을 검출함으로써 오류 계량데이터를 검출할 수 있다.
예를 들어, 상기 처리부(130)는 계량데이터 군에 포함된 계량데이터의 값이 연속적으로 반복되거나 소정의 주기마다 반복될 경우에 해당 계량데이터를 모두 오류 계량데이터로 검출할 수 있다.
이후, 상기 처리부(130)는 상기 오류 계량데이터가 포함된 목표 계량데이터 군의 정상 계량데이터와 목표 계량데이터 군과 다른 계량데이터 군에서 상기 오류 계량데이터의 대응시점 계량데이터를 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용하여 추정 계량데이터를 생성할 수 있다.
즉, 상기 처리부(130)는 선형보간법이나 평균법 등에 따라 수평적으로 오류 계량데이터를 추정하면서도 상관관게를 가지는 타 계량데이터 군의 계량데이터에 따라 수직적으로 오류 계량데이터를 추정할 수 있다.
검침기기 고장이나 통신 장애는 기기와 통신 인프라에 따라 독립적인 특성을 갖기 때문에, 다른 계층에서 측정된 유효한 정보를 사용하여 해당 계층에서 발생된 비정상 정보와 결측값의 추정 오류를 줄일 수 있다. 따라서, 본 발명의 일 실시 예에 따른 오류 계량데이터 추정 장치(100)는 오류 계량데이터의 추정 정확도를 향상시킬 수 있다.
출력부(140)는 상기 추정 계량데이터가 포함된 목표 계량데이터 군을 출력할 수 있다. 여기서, 출력은 통신접속을 통해 원격 송신하는 것을 포함하는 개념이다. 설계에 따라, 오류 계량데이터 추정 장치(100)는 계량데이터를 누적하여 빅데이터를 생성하도록 구현될 수 있으므로, 상기 출력부(140)는 오류 계량데이터 추정 장치(100)에서 생략될 수 있다.
한편, 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보의 추정 정확도는 오류 계량데이터의 유형이나 부가 정보에 따라 달라질 수 있다. 따라서, 본 발명의 일 실시 예에 따른 오류 계량데이터 추정 장치(100)는 대응시점 계량데이터를 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용할 때의 적용 비중을 오류 계량데이터의 유형이나 부가 정보에 따라 가변하거나 대응시점 계량데이터를 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용하지 않음으로써 오류 계량데이터 추정 효율성을 향상시킬 수 있다.
첫째, 저장부(120)는 기준 시간길이를 저장하고, 처리부(130)는 상기 오류 계량데이터의 시간길이와 상기 기준 시간길이 간의 대소관계에 대응되는 가중치에 따라 상기 대응시점 계량데이터를 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용할 수 있다. 예를 들어, 상기 처리부(130)는 상기 오류 계량데이터의 시간길이가 상기 기준 시간길이보다 작을 경우에 상기 가중치를 0으로 결정함으로써 상기 대응시점 계량데이터를 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용하지 않을 수 있다.
둘째, 처리부(130)는 제1, 제2 및 제3 계량데이터 군 중 적어도 하나에 대한 통계적 분석을 통해 유형을 분석하고 상기 유형에 대응되는 가중치에 따라 상기 대응시점 계량데이터를 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용할 수 있다. 예를 들어, 상기 처리부(130)는 상기 오류 계량데이터에 인접한 계량데이터의 변동성이 클 경우에 상기 가중치를 증가시킬 수 있다.
셋째, 처리부(130)는 상기 오류 계량데이터의 시점이 근무일에 속하고 시점의 직전일이 근무일인 제1 유형에 제1 가중치에 따라 상기 대응시점 계량데이터를 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용하고, 상기 오류 계량데이터의 시점이 휴일에 속하고 시점의 직전일이 근무일인 제2 유형에 제2 가중치에 따라 상기 대응시점 계량데이터를 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용하고, 상기 오류 계량데이터의 시점이 근무일에 속하고 상기 시점의 직전일이 휴일인 제3 유형에 제3 가중치에 따라 상기 대응시점 계량데이터를 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용하고, 상기 오류 계량데이터의 시점이 휴일에 속하고 상기 시점의 직전일이 휴일인 제4 유형에 제4 가중치에 따라 상기 대응시점 계량데이터를 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용할 수 있다. 예를 들어, 상기 처리부(130)는 상기 오류 계량데이터의 시점이 화요일, 수요일, 목요일 또는 금요일일 경우에 제1 가중치를 선택하고, 상기 오류 계량데이터의 시점이 토요일일 경우에 제2 가중치를 선택하고, 상기 오류 계량데이터의 시점이 월요일일 경우에 제3 가중치를 선택하고, 상기 오류 계량데이터의 시점이 일요일일 경우에 제4 가중치를 선택할 수 있다.
넷째, 만약 제1, 제2 및 제3 전력량계가 단일 건물의 전력사용량을 계량할 경우, 상기 부가 정보는 상기 단일 건물 내의 인원수 정보 또는 상기 단일 건물에 주차된 차량수 정보를 포함하고, 처리부(130)는 상기 인원수 정보 또는 차량수 정보에 대응되는 가중치에 따라 상기 대응시점 계량데이터를 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용할 수 있다.
다섯째, 상기 부가 정보는 상기 제1, 제2 및 제3 전력량계의 온도 정보 또는 날씨 정보를 포함하고, 처리부(130)는 상기 온도 정보 또는 날씨 정보에 대응되는 가중치에 따라 상기 대응시점 계량데이터를 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용할 수 있다.
한편, 입력부(110)는 상기 제1, 제2 및 제3 계량데이터 군 중 적어도 하나의 부가 정보를 입력 받고, 처리부(130)는 상기 부가 정보를 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 더 적용하여 상기 추정 계량데이터를 생성할 수 있다. 이에 따라, 오류 계량데이터 추정 정확도는 더욱 향상될 수 있다.
한편, 상기 처리부(130)는 선형보간법이나 평균법 등에 따라 수평적으로 오류 계량데이터를 추정할 때 양방향으로 오류 계량데이터를 추정할 수 있다.
즉, 오류 계량데이터 추정에 사용되는 정상 계량데이터는 목표 계량데이터 군에서 오류 계량데이터의 시점보다 앞 시점의 제1 정상 계량데이터와, 상기 목표 계량데이터 군에서 상기 오류 계량데이터의 시점보다 뒤 시점의 제2 정상 계량데이터를 포함할 수 있다.
이에 따라, 본 발명의 일 실시 예에 따른 오류 계량데이터 추정 장치(100)는 오류 계량데이터의 추정 정확도를 향상시킬 수 있으며, 오류 계량데이터의 시간길이가 길수록 추정 정확도를 더욱 크게 향상시킬 수 있다.
예를 들어, 처리부(130)는 상기 오류 계량데이터에서 앞 시간부터 상기 제1 정상 계량데이터에 기반하여 제1 추정 계량데이터를 생성하고, 상기 오류 계량데이터에서 뒤 시간부터 상기 제2 정상 계량데이터에 기반하여 제2 추정 계량데이터를 생성하고, 상기 제1 추정 계량데이터와 상기 제2 추정 계량데이터 사이 시점의 제3 추정 계량데이터를 상기 제1 추정 계량데이터와 상기 제2 추정 계량데이터에 기반하여 생성할 수 있다.
즉, 상기 처리부(130)는 오류 계량데이터의 앞 경계의 추정 계량데이터와 뒤 경계의 추정 계량데이터를 번갈아가면서 생성하되, 이미 생성된 추정 계량데이터를 추후 생성할 추정 계량데이터에 활용하면서 상보적으로 오류 계량데이터를 생성해나갈 수 있다. 이에 따라, 오류 계량데이터 추정 정확도는 더욱 향상될 수 있다.
전술한 양방향 추정은 하기의 수학식으로 표현될 수 있다.
Figure pat00001
수학식 1에서, yJ(t)는 시점(t)별 추정 계량데이터이고, y(t-kF)는 시점(t)보다 kF만큼 앞 시점의 제1 정상 계량데이터이고, y(t+LB-kB)는 시점(t)보다 LB만큼 뒤 시점에서 kB만큼 앞 시점의 제2 정상 계량데이터이고, a(t, dtype)는 시점(t)에서 유형(dtype)에서 상기 부가 정보에 기반한 상수이고, LF는 제1 정상 계량데이터의 시간길이이고, LB는 제2 정상 계량데이터의 시간길이이다. 예를 들어, 유형(dtype)은 시간, 전날, 당일, 다음날의 근무일과 휴일과 같은 날짜유형 등에 따라 결정될 수 있다.
상기 수학식 1은 제1 정상 계량데이터에 기반한 하기의 수학식 2와 제2 정상 계량데이터에 기반한 하기의 수학식 3이 통합된 구조를 가진다.
Figure pat00002
Figure pat00003
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 오류 계량데이터 추정 장치의 계층적 추정을 예시한 그래프이다.
도 2를 참조하면, 평균적 계량데이터 군(빌딩 공통)의 제1 유형(계량데이터가 0값인 경우) 발생 횟수와, 제2 유형(계량데이터가 없는 경우) 발생 횟수와, 제3 유형(같은 값이 반복된 경우) 발생 횟수와, 제4 유형(전날 계량데이터가 반복된 경우) 발생 횟수의 총 패턴은 제1 빌딩의 계량데이터 군(강의-A)의 총 패턴과, 제2 빌딩의 계량데이터 군(학생생활-A)의 총 패턴과, 제3 빌딩의 계량데이터 군(연구-A)의 총 패턴과 유사할 수 있다. 반면, 다른 정보 수집 아키텍처를 갖는 총부하 계량데이터 군(총부하량)에는 각 빌딩별 전력 부하 계량데이터 군과 달리 같은 값이 반복되는 비정상 정보만 발생되고 그 발생 횟수가 상대적으로 적을 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시 예에 따른 오류 계량데이터 추정 장치는 제1, 제2 및/또는 제3 빌딩의 계량데이터 군에 오류 계량데이터가 포함될 경우에 총부하 계량데이터 군의 대응시점 계량데이터를 사용하여 수직적으로 추정 계량데이터를 생성할 수 있으며, 총부하 계량데이터 군에 오류 계량데이터가 포함될 경우에 제1, 제2 및/또는 제3 빌딩의 계량데이터 군의 대응시점 계량데이터를 사용하여 수직적으로 추정 계량데이터를 생성할 수 있다.
도 3a 내지 도 3c는 본 발명의 일 실시 예에 따른 오류 계량데이터 추정 장치의 양방향 추정을 예시한 그래프이다.
도 3a 내지 도 3c를 참조하면, 제1 정상 계량데이터에 기반하여 제1 추정 계량데이터를 생성하는 정방향(Forward) 추정의 정확도는 제1 정상 계량데이터에서 멀어질수록 낮아질 수 있으며, 제2 정상 계량데이터에 기반하여 제2 추정 계량데이터를 생성하는 역방향(Backward) 추정의 정확도는 제2 정상 계량데이터에서 멀어질수록 낮아질 수 있으나, 제1 및 제2 정상 계량데이터에 기반한 양방향(Joint) 추정의 정확도는 정방향 추정의 정확도 및 역방향 추정의 정확도에 비해 상대적으로 높을 수 있다.
또한 도 3b를 참조하면, 정방향 추정의 정확도는 제1 정상 계량데이터의 길이가 길수록 높아질 수 있으며, 역방향 추정의 정확도는 제2 정상 계량데이터의 길이가 길수록 높아질 수 있으며, 양방향 추정의 정확도는 제1 및 제2 정상 계량데이터의 총 길이가 길수록 높아질 수 있다.
계량데이터는 메모리 특성(Memory effect)을 가져서 이전 계량데이터의 상태에 영향을 받으므로, 정방향 추정의 정확도와 역방향 추정의 정확도는 오류 계량데이터의 시간길이가 길수록 낮아질 수 있다. 그러나, 본 발명의 일 실시 예에 따른 오류 계량데이터 추정 장치는 양방향 추정을 사용하여 메모리 특성에 따른 추정한계를 극복하여 오류 계량데이터 추정 정확도를 더욱 향상시킬 수 있으며, 오류 계량데이터의 시간길이가 길수록 추정 정확도를 더욱 크게 향상시킬 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 오류 계량데이터 추정 장치의 추정과정을 예시한 순서도이다.
검침 시스템의 예는 AMI(Advanced Metering Infrastructure) 시스템이 될 수 있다. 계량데이터와 총합산 계량데이터 및 부가 정보 수집 단계에서 스마트미터는 수용가의 사용량을 계측한다. 계량데이터는 데이터 집중 장치로 전송되어 수집이 된다. 각 수용가의 사용량과 더불어 총합산 계량데이터 (Aggregated measuring data)가 수집된다. 총합산 계량데이터란 수용가가 속해있는 그리드의 전체 사용량을 말한다. 예를 들어 빌딩 A, B, C가 존재한다고 가정하자. 세 빌딩에 사용되는 총전력량을 검침하는 스마트미터의 계량데이터를 총합산 계량데이터라고 할 수 있다. 또한 이 단계에서 부가 정보 또한 검침 시간을 기준으로 수집된다. 예를 들어 기온, 습도와 같은 환경 데이터 및 근무일이나 공유일과 같은 검침 일시의 유형에 대한 정보도 수집된다.
이 후 단계에는 계량데이터 통계적 분석을 통한 유형 분류를 진행한다. 계량데이터는 시간대에 따라 지니는 통계적 특성이 다르고 특히 근무일 여부에 따라 사용량 경향과 추이가 완전히 다른 특성이 있다. 또한 기온, 습도, 주차장 차량 대수, 입출입 기록으로 추론한 건물내 인원수와 같은 환경 정보와 상관관계가 있다. 추정 모델은 추정하고자 하는 구간의 통계적 특성과 유사한 훈련 데이터의 수가 많을수록 정확도가 향상된다. 따라서 계량데이터는 시간대, 일자의 유형 즉 근무일 여부 그리고 환경 상태에 따른 분류가 필요하다. 이와 더불어 중요한 분류 기준은 검침일과 이 전날의 연속된 일자의 유형이다. 데이터 구간의 경향성을 고려하기 위하여 연속된 일자의 유형에 따른 분류가 이루어진다.
이후 미검침과 비정상 데이터가 존재하는 구간을 감지한다. 이 단계에서 구간의 시작점과 종점을 파악한다. 또한 해당 구간의 시간대, 일자의 유형, 전날일자의 유형, 기온과 같은 부가정보를 파악한다. 그리고 유형별로 분류된 검침데이터 구간 중 미검침 또는 비정상 데이터 구간 유형에 해당하는 데이터 구간을 선별하여 추정 모델(예: 정방향 추정, 역방향 추정, 양방향 추정)의 훈련 집합으로 설정한다.
한편, 본 명세서에 개진된 오류 계량데이터 추정 장치(100)는 컴퓨팅 환경(예: 개인 컴퓨터, 서버 컴퓨터, 핸드헬드 또는 랩탑 디바이스, 모바일 디바이스(모바일폰, PDA, 미디어 플레이어 등), 멀티프로세서 시스템, 소비자 전자기기, 미니 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터, 임의의 전술된 시스템 또는 디바이스를 포함하는 분산 컴퓨팅 환경 등)으로 구현될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
한편, 본 명세서에 개진된 입력부(110)는 입력 디바이스(예: 키보드, 마우스, 펜, 음성 입력 디바이스, 터치 입력 디바이스, 적외선 카메라, 비디오 입력 디바이스 등)으로 구현될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
한편, 본 명세서에 개진된 저장부(120)는 휘발성 메모리(예를 들어, RAM 등), 비휘발성 메모리(예를 들어, ROM, 플래시 메모리 등), 자기 스토리지, 광학 스토리지 등으로 구현될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
한편, 본 명세서에 개진된 처리부(130)는 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 마이크로프로세서, 주문형 반도체(Application Specific Integrated Circuit, ASIC), Field Programmable Gate Arrays(FPGA) 등으로 구현될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
한편, 본 명세서에 개진된 출력부(140)는 출력 디바이스(예: 디스플레이, 스피커, 프린터 등) 및/또는 통신접속(예: 모뎀, 네트워크 인터페이스 카드(NIC), 통합 네트워크 인터페이스, 무선 주파수 송신기/수신기, 적외선 포트, USB 접속 등)이 서로 상호접속(예: 주변 구성요소 상호접속(PCI), USB, 펌웨어(IEEE 1394), 광학적 버스 구조, 네트워크 등)으로 구현될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
한편, 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨터 판독가능 기록 매체는 오류 계량데이터 추정 장치(100)에 의해 판독될 수 있으며, 상기 오류 계량데이터 추정 장치(100)는 상기 컴퓨터 판독가능 기록 매체에 기록된 명령을 실행할 수 있다.
한편, 본 실시 예에서 사용되는 '~부' 라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(field-programmable gate array) 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 시스템 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
이상에서는 본 발명을 실시 예로써 설명하였으나, 본 발명은 상기한 실시 예에 한정되지 아니하며, 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형이 가능할 것이다.
100: 오류 계량데이터 추정 장치
110: 입력부
120: 저장부
130: 처리부
140: 출력부

Claims (13)

  1. 제1 전력량계의 제1 계량데이터 군과 제2 전력량계의 제2 계량데이터 군 중 적어도 하나를 입력 받고 상기 제1 및 제2 전력량계의 상위계층인 제3 전력량계의 제3 계량데이터 군을 입력 받는 입력부;
    오류 계량데이터 추정 규칙 정보를 저장하는 저장부; 및
    상기 제1, 제2 및 제3 계량데이터 군 중 적어도 하나에 대해 오류 계량데이터를 검출하고, 상기 오류 계량데이터가 포함된 목표 계량데이터 군의 정상 계량데이터와 목표 계량데이터 군과 다른 계량데이터 군에서 상기 오류 계량데이터의 대응시점 계량데이터를 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용하여 추정 계량데이터를 생성하는 처리부; 를 포함하는 오류 계량데이터 추정 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 저장부는 기준 시간길이를 저장하고,
    상기 처리부는 상기 오류 계량데이터의 시간길이와 상기 기준 시간길이 간의 대소관계에 대응되는 가중치에 따라 상기 대응시점 계량데이터를 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용하는 오류 계량데이터 추정 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 처리부는 상기 제1, 제2 및 제3 계량데이터 군 중 적어도 하나에 대한 통계적 분석을 통해 유형을 분석하고 상기 유형에 대응되는 가중치에 따라 상기 대응시점 계량데이터를 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용하는 오류 계량데이터 추정 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 처리부는 상기 오류 계량데이터의 시점이 근무일에 속하고 시점의 직전일이 근무일인 제1 유형에 제1 가중치에 따라 상기 대응시점 계량데이터를 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용하고, 상기 오류 계량데이터의 시점이 휴일에 속하고 시점의 직전일이 근무일인 제2 유형에 제2 가중치에 따라 상기 대응시점 계량데이터를 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용하고, 상기 오류 계량데이터의 시점이 근무일에 속하고 상기 시점의 직전일이 휴일인 제3 유형에 제3 가중치에 따라 상기 대응시점 계량데이터를 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용하고, 상기 오류 계량데이터의 시점이 휴일에 속하고 상기 시점의 직전일이 휴일인 제4 유형에 제4 가중치에 따라 상기 대응시점 계량데이터를 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용하는 오류 계량데이터 추정 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 입력부는 상기 제1, 제2 및 제3 계량데이터 군 중 적어도 하나의 부가 정보를 입력 받고,
    상기 처리부는 상기 부가 정보를 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 더 적용하여 상기 추정 계량데이터를 생성하는 오류 계량데이터 추정 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 제1, 제2 및 제3 전력량계는 단일 건물의 전력사용량을 계량하고,
    상기 부가 정보는 상기 단일 건물 내의 인원수 정보 또는 상기 단일 건물에 주차된 차량수 정보를 포함하고,
    상기 처리부는 상기 인원수 정보 또는 차량수 정보에 대응되는 가중치에 따라 상기 대응시점 계량데이터를 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용하는 오류 계량데이터 추정 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 부가 정보는 상기 제1, 제2 및 제3 전력량계의 온도 정보 또는 날씨 정보를 포함하고,
    상기 처리부는 상기 온도 정보 또는 날씨 정보에 대응되는 가중치에 따라 상기 대응시점 계량데이터를 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용하는 오류 계량데이터 추정 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 정상 계량데이터는 상기 목표 계량데이터 군에서 상기 오류 계량데이터의 시점보다 앞 시점의 제1 정상 계량데이터와, 상기 목표 계량데이터 군에서 상기 오류 계량데이터의 시점보다 뒤 시점의 제2 정상 계량데이터를 포함하는 오류 계량데이터 추정 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 처리부는 상기 오류 계량데이터에서 앞 시간부터 상기 제1 정상 계량데이터에 기반하여 제1 추정 계량데이터를 생성하고, 상기 오류 계량데이터에서 뒤 시간부터 상기 제2 정상 계량데이터에 기반하여 제2 추정 계량데이터를 생성하고, 상기 제1 추정 계량데이터와 상기 제2 추정 계량데이터 사이 시점의 제3 추정 계량데이터를 상기 제1 추정 계량데이터와 상기 제2 추정 계량데이터에 기반하여 생성하는 오류 계량데이터 추정 장치.
  10. 전력량 계량대상의 계량데이터 군을 입력 받는 입력부;
    오류 계량데이터 추정 규칙 정보를 저장하는 저장부; 및
    상기 계량데이터 군에 대해 오류 계량데이터를 검출하고, 상기 오류 계량데이터보다 앞 시점의 제1 정상 계량데이터와 상기 오류 계량데이터보다 뒤 시점의 제2 정상 계량데이터를 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용하여 추정 계량데이터를 생성하는 처리부; 를 포함하는 오류 계량데이터 추정 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 입력부는 상기 계량데이터 군의 부가 정보를 입력 받고,
    상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보는 하기의 수학식:
    Figure pat00004

    을 포함하고,
    상기 수학식에서, yJ(t)는 시점(t)별 추정 계량데이터이고, y(t-kF)는 시점(t)보다 kF만큼 앞 시점의 제1 정상 계량데이터이고, y(t+LB-kB)는 시점(t)보다 LB만큼 뒤 시점에서 kB만큼 앞 시점의 제2 정상 계량데이터이고, a(t, dtype)는 시점(t)에서 유형(dtype)에서 상기 부가 정보에 기반한 상수이고, LF는 제1 정상 계량데이터의 시간길이이고, LB는 제2 정상 계량데이터의 시간길이인 오류 계량데이터 추정 장치.
  12. 오류 계량데이터 추정 규칙 정보를 저장하는 단계;
    제1 전력량계의 제1 계량데이터 군과 제2 전력량계의 제2 계량데이터 군 중 적어도 하나를 입력 받고 상기 제1 및 제2 전력량계의 상위계층인 제3 전력량계의 제3 계량데이터 군을 입력 받는 단계; 및
    상기 제1, 제2 및 제3 계량데이터 군 중 적어도 하나에 대해 오류 계량데이터를 검출하고, 상기 오류 계량데이터가 포함된 목표 계량데이터 군의 정상 계량데이터와 목표 계량데이터 군과 다른 계량데이터 군에서 상기 오류 계량데이터의 대응시점 계량데이터를 상기 오류 계량데이터 추정 규칙 정보에 적용하여 추정 계량데이터를 생성하는 단계; 를 포함하는 방법을 실행하기 위한 프로세서에 의해 실행 가능한 명령들이 기록된 컴퓨터 판독가능 기록 매체.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 정상 계량데이터는 상기 목표 계량데이터 군에서 상기 오류 계량데이터의 시점보다 앞 시점의 제1 정상 계량데이터와, 상기 목표 계량데이터 군에서 상기 오류 계량데이터의 시점보다 뒤 시점의 제2 정상 계량데이터를 포함하고,
    상기 추정 계량데이터는 상기 오류 계량데이터에서 앞 시간부터 상기 제1 정상 계량데이터에 기반하여 생성되는 제1 추정 계량데이터와, 상기 오류 계량데이터에서 뒤 시간부터 상기 제2 정상 계량데이터에 기반하여 생성되는 제2 추정 계량데이터와, 상기 제1 추정 계량데이터와 상기 제2 추정 계량데이터에 기반하여 생성되고 상기 제1 추정 계량데이터와 상기 제2 추정 계량데이터 사이 시점인 제3 추정 계량데이터를 포함하는 방법을 실행하기 위한 프로세서에 의해 실행 가능한 명령들이 기록된 컴퓨터 판독가능 기록 매체.
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